Tóm tắt luận án khai phá tri thức song ngữ và ứng dụng trong dịch máy

ĐẠI HỌC QUỐC GIA HÀ NỘI TRƯỜNG ĐẠI HỌC CÔNG NGHỆ LÊ QUANG HÙNG KHAI PHÁ TRI THỨC SONG NGỮ VÀ ỨNG DỤNG TRONG DỊCH MÁY Chuyên ngành: Khoa học máy tính Mã số: 62 48 01 01 TÓM TẮT LUẬN ÁN TIẾN SĨ CÔNG NGHỆ THÔNG TIN Hà Nội - 2015 Hà Nội – 2014 Công trình được hoàn thành tại: Trươ ̀ ng Đa ̣ i ho ̣ c Công nghê ̣ , Đa ̣ i ho ̣ c Quốc gia Ha ̀ Nô ̣ i. Người hướng dẫn khoa học: 1. PGS.TS Lê Anh Cường 2. PGS.TS Huỳnh Văn Nam Phản biện: Phản biện: Phản biện: Luận án sẽ được bảo vệ trước Hội đồng cấp Đại học Quốc gia chấm luận án tiến sĩ họp tại vào hồi giờ ngày tháng năm Có thể tìm hiểu luận án tại: - Thư viện Quốc gia Việt Nam - Trung tâm Thông tin - Thư viện, Đại học Quốc gia Hà Nội Mở đầu 1. Tính cấp thiết của luận án Ý tưởng về dịch máy (machine translation - MT) ra đời từ năm 1949. Từ đó đến nay, sau hơn 60 năm nghiên cứu và phát triển, các dịch vụ dịch máy bây giờ đã trở nên phổ biến rộng rãi. Hiện nay, dịch máy dựa trên cách tiếp cận thống kê đang là một hướng phát triển đầy tiềm năng bởi những ưu điểm vượt trội so với các cách tiếp cận khác. Đối với một hệ thống dịch máy thống kê (statistical machine translation - SMT), chất lượng dịch tỷ lệ thuận với số lượng và chất lượng của ngữ liệu song ngữ được sử dụng để xây dựng hệ thống dịch. Tuy nhiên, ngữ liệu song ngữ hiện vẫn còn hạn chế cả về kích thước lẫn chất lượng, ngay cả đối với các ngôn ngữ chính. Ngoài ra, đối với các cặp ngôn ngữ có nhiều khác biệt về cấu trúc ngữ pháp (ví dụ, Anh - Việt), vấn đề về chất lượng dịch đang là thách thức đối với các nhà nghiên cứu về dịch máy trong nhiều năm qua. Vì vậy, các nghiên cứu nhằm khai thác thêm ngữ liệu song ngữ và phát triển các phương pháp hiệu quả hơn dựa trên ngữ liệu hiện có để tăng chất lượng dịch cho SMT là những vấn đề cấp thiết và mang tính thời sự trong lĩnh vực xử lý ngôn ngữ tự nhiên hiện nay. Điều này là động lực để chúng tôi lựa chọn nghiên cứu về đề tài "Khai phá tri thức song ngữ và ứng dụng trong dịch máy". 2. Mục tiêu của luận án Trong luận án này, chúng tôi đặt ra hai mục tiêu chính: • Thứ nhất, nghiên cứu đề xuất một số phương pháp để khai thác tri thức song ngữ nhằm bổ sung nguồn ngữ liệu cho SMT. • Thứ hai, nghiên cứu đề xuất một số phương pháp để làm tăng chất lượng dịch cho SMT dựa trên ngữ liệu hiện có. 3. Đóng góp của luận án • Đề xuất một số phương pháp để xây dựng ngữ liệu song ngữ cho dịch máy thống kê từ Web và sách điện tử song ngữ. Đối với nguồn từ Web, chúng tôi đề xuất hai phương pháp thiết kế các đặc trưng dựa trên nội dung: sử dụng cognate và sử dụng các phân đoạn dịch. Đối với nguồn từ sách điện tử, 1 chúng tôi đề xuất phương pháp dựa trên nội dung, sử dụng một số mẫu liên kết giữa các khối văn bản trong hai ngôn ngữ để rút trích các câu song ngữ. • Đề xuất một số cải tiến mô hình IBM 1 theo cách tiếp cận dựa trên ràng buộc, bao gồm: ràng buộc neo, ràng buộc về vị trí của từ, ràng buộc về từ loại và ràng buộc về cụm từ. Những cải tiến này đã giúp nâng cao chất lượng dịch cho hệ thống dịch máy thống kê Anh - Việt. • Đề xuất phương pháp xác định cụm từ song ngữ cho dịch máy thống kê. Trước hết, chúng tôi sử dụng tập các mẫu cú pháp ở một ngôn ngữ để phát hiện cụm từ nguồn. Sau đó, chúng tôi tìm bản dịch của cụm từ nguồn sử dụng mô hình gióng hàng từ ràng buộc. Các cụm từ song ngữ này đã được ứng dụng vào việc nâng cao chất lượng dịch cho dịch máy thống kê Anh - Việt. Các nội dung và kết quả nghiên cứu trình bày trong luận án (từ Chương 2 đến Chương 4) đã được công bố trong 1 bài báo ở tạp chí quốc tế có phản biện, được xuất bản bởi IGI Global; 4 báo cáo trong kỷ yếu của hội nghị quốc tế có phản biện, được xuất bản bởi IEEE và Springer; 2 báo cáo trong kỷ yếu của hội thảo quốc gia có phản biện và 1 bài báo ở tạp chí trong nước có phản biện. 4. Bố cục của luận án Ngoài phần mở đầu và kết luận, luận án được tổ chức thành 4 chương, với bố cục như sau: • Chương 1. Giới thiệu tổng quan về các vấn đề nghiên cứu trong luận án. Chúng tôi phân tích, đánh giá các công trình nghiên cứu liên quan; nêu ra một số vấn đề còn tồn tại mà luận án sẽ tập trung giải quyết; xác định nội dung nghiên cứu của luận án. • Chương 2. Trình bày nội dung, kết quả nghiên cứu về xây dựng ngữ liệu song ngữ cho dịch máy thống kê. • Chương 3. Trình bày nội dung, kết quả nghiên cứu về một số cải tiến mô hình IBM để gióng hàng từ cho dịch máy thống kê. • Chương 4. Trình bày nội dung, kết quả nghiên cứu về xác định cụm từ song ngữ cho dịch máy thống kê. 2 Chương 1 Tổng quan 1.1 Khai phá tri thức song ngữ Nhiệm vụ của khai phá tri thức song ngữ là tự động tìm ra các thành phần có ngữ nghĩa tương ứng trong các văn bản ở hai ngôn ngữ khác nhau. Tri thức song ngữ gồm nhiều khía cạnh: song ngữ về từ, song ngữ về cụm từ, song ngữ về cấu trúc, vv. 1.1.1 Xây dựng ngữ liệu song ngữ Ngữ liệu song ngữ là tập hợp các văn bản song ngữ. Web là nguồn cơ sở dữ liệu khổng lồ chứa các tài liệu đa ngôn ngữ, nguồn dữ liệu này được sử dụng cho các ứng dụng xử lý văn bản song ngữ. Ngoài ra, nhiều sách điện tử song ngữ chứa một số lượng lớn các văn bản song ngữ được dịch cẩn thận. Đây là nguồn dữ liệu rất tiềm năng để bổ sung ngữ liệu song ngữ cho SMT, đặc biệt đối với các cặp ngôn ngữ còn hạn chế về ngữ liệu song ngữ như Anh - Việt, Nhật - Việt, vv. 1.1.2 Gióng hàng văn bản 1.1.2.1 Gióng hàng đoạn/câu Nhiệm vụ của gióng hàng đoạn/câu là liên kết các đoạn/câu trong một văn bản ở ngôn ngữ này với các đoạn/câu là bản dịch tương ứng của nó trong một văn bản 3 ở ngôn ngữ khác. 1.1.2.2 Gióng hàng từ Gióng hàng từ là một nhiệm vụ xác định sự tương ứng giữa các từ trong một văn bản song ngữ. Đây là bước đầu tiên trong hầu hết các cách tiếp cận hiện tại của SMT. Chất lượng của gióng hàng từ đóng vai trò rất quan trọng cho sự thành công của một hệ thống SMT. 1.1.3 Rút trích cụm từ song ngữ Các cụm từ song ngữ hữu ích cho nhiều nhiệm vụ của xử lý ngôn ngữ tự nhiên như truy xuất thông tin liên ngữ, phân tích cú pháp, khai phá văn bản và đặc biệt là cho MT. Trong các hệ thống SMT, chất lượng của các bản dịch phụ thuộc chủ yếu vào chất lượng của các cặp cụm từ song ngữ được rút trích từ ngữ liệu song ngữ. 1.2 Sơ lược về dịch máy Không lâu sau khi những chiếc máy tính điện tử đầu tiên ra đời, Warren Weaver (1949) đưa ra ý tưởng rằng, có thể một ngày nào đó máy tính nhận đầu vào là một tài liệu viết bằng một số ngôn ngữ nào đó (ngôn ngữ nguồn) và tự động tạo ra một tài liệu tương đương viết bằng một số ngôn ngữ khác (ngôn ngữ đích) - một nhiệm vụ mà bây giờ chúng ta gọi là MT. Từ đó đến nay, sau hơn 60 năm nghiên cứu và phát triển, các dịch vụ MT bây giờ đã trở nên phổ biến rộng rãi và được sử dụng miễn phí. 4 1.3 Dịch máy thống kê 1.3.1 Định nghĩa bài toán Brown và cộng sự (1993) sử dụng quy tắc Bayes để xây dựng công thức tính xác suất dịch câu nguồn f sang câu đích e như sau: e ∗ = arg max e P r(e|f) = arg max e P r(f|e)P r(e) P r(f) = arg max e P r(f|e)P r(e) (1.1) Trong đó, P r(e) là mô hình ngôn ngữ và P r(f|e) là mô hình dịch. 1.3.2 Mô hình ngôn ngữ Một cách hình thức, mô hình ngôn ngữ là một hàm nhận tham số đầu vào là một câu và trả về xác suất của câu thuộc ngôn ngữ. Mô hình ngôn ngữ giúp hệ thống SMT xác định được trật tự từ đúng. Phương pháp hàng đầu cho các mô hình ngôn ngữ là mô hình ngôn ngữ n-gram. 1.3.3 Mô hình dịch 1.3.3.1 Mô hình dịch dựa trên từ Mô hình dịch dựa trên từ là thế hệ đầu tiên của SMT, được nghiên cứu và phát triển bởi IBM. Mô hình dịch này dựa trên sự tương ứng của các từ theo tương ứng một một. Mô hình dịch dựa trên đơn vị từ không cho kết quả tốt trong trường hợp kết nối nhiều-1 hoặc nhiều-nhiều với trật tự các từ trong câu tương ứng là khác nhau. Khi đó, phân tích dựa trên đơn vị cụm từ được đề xuất để giải quyết vấn đề này. 1.3.3.2 Mô hình dịch dựa trên cụm từ Cách tiếp cận hiện thành công nhất với MT là sử dụng cách dịch theo cụm từ. Ở đây, cụm từ là chuỗi các từ liền kề nhau không nhất thiết là cụm từ trong ngôn ngữ học. Trong phương pháp này, câu đầu vào được chia thành một chuỗi các cụm 5 từ; những cụm từ được ánh xạ một-một đến các cụm từ đầu ra, có thể được sắp xếp lại thứ tự các cụm từ. Thông thường, các mô hình cụm từ được ước lượng từ ngữ liệu song ngữ đã được gióng hàng từ. Tất cả các cặp cụm từ nhất quán với gióng hàng từ sẽ được rút trích và gán với một xác suất tương ứng. 1.3.3.3 Mô hình dịch dựa trên cú pháp Khác với hai mô hình dịch dựa trên từ và cụm từ như đã trình bày ở trên, mô hình dịch dựa trên cú pháp sử dụng thông tin về cú pháp ngôn ngữ. Các mô hình dịch dựa trên cú pháp rất đa dạng, sử dụng các hình thức và đặc trưng ngữ pháp khác nhau. Một số cách tiếp cận thực hiện phân tích cú pháp cho câu nguồn (tree to string - dịch từ cây cú pháp sang chuỗi), một số khác tạo ra cây cú pháp khi sinh ra câu đích (string to tree - dịch từ chuỗi sang cây cú pháp) và một số kết hợp cả hai (tree to tree - dịch từ cây cú pháp sang cây cú pháp). 1.3.4 Giải mã Mục tiêu của giải mã là tìm bản dịch với số điểm tốt nhất. Trong quá trình giải mã, chúng ta xây dựng bản dịch theo từng từ một, từ đầu đến cuối. Bộ giải mã trong mô hình SMT thường áp dụng các thuật toán tìm kiếm tối ưu. Thuật toán mà bộ giải mã thường áp dụng có tên là A*, một kỹ thuật tìm kiếm chuẩn trong trí tuệ nhân tạo. 1.3.5 Đánh giá chất lượng dịch Có một số phương pháp đánh giá tự động chất lượng dịch như BLEU, NIST và TER. Trong đó, phương pháp BLEU được sử dụng phổ biến nhất. Ý tưởng chính của phương pháp này là so sánh kết quả bản dịch tự động bằng máy với các bản dịch mẫu của con người, bản MT nào càng giống với bản dịch mẫu của con người thì bản dịch đó càng chính xác. Việc so sánh được thực hiện dựa vào kết quả thống kê sự trùng khớp của các n-gram trong hai bản dịch có tính đến thứ tự của chúng trong câu. 6 1.4 Thảo luận Từ những phân tích, đánh giá các nghiên cứu liên quan ở trên, chúng tôi nhận thấy một số vấn đề còn tồn tại, cụ thể như sau: Thứ nhất, đối với bài toán xây dựng ngữ liệu cho SMT, chúng ta có thể khai thác từ hai nguồn: Web và sách điện tử song ngữ. Thứ hai, gióng hàng từ đóng vai trò rất quan trọng cho sự thành công của một hệ thống SMT. Sử dụng thêm các nguồn tri thức bên ngoài như thông tin về từ vựng, thông tin về cú pháp là thật sự cần thiết để cải thiện chất lượng của gióng hàng. Thứ ba, các cụm từ song ngữ được sử dụng để bổ sung nguồn tri thức song ngữ cho các hệ thống SMT. Bouamor và cộng sự (2012) đã chỉ ra rằng, các cụm từ song ngữ được sử dụng để cải thiện chất lượng dịch cho SMT. 7 Chương 2 Xây dựng ngữ liệu song ngữ cho dịch máy thống kê 2.1 Rút trích văn bản song ngữ từ Web 2.1.1 Thu thập dữ liệu Để thực hiện việc thu thập các tài liệu HTML từ Web, chúng tôi sử dụng công cụ Teleport-Pro. Ở đây, chúng tôi chọn các URL từ ba web-site: BBC, VietnamPlus và VOA News. 2.1.2 Thiết kế các đặc trưng dựa vào nội dung 2.1.2.1 Sử dụng cognate Trong nghiên cứu này, chúng tôi sử dụng ba loại sau: Chữ viết tắt, danh từ riêng trong tiếng Anh và chữ số. Với một cặp văn bản (Etext, V text), trong đó: Etext là viết tắt của văn bản tiếng Anh và V text là viết tắt của văn bản tiếng Việt, chúng tôi xác định các tập T 1 và T 2 chứa các cognate ở trong Etext và V text. Độ tương tự về cognate giữa Etext và V text được xác định theo công thức (2.1). sim cognate (Etext, V text) = |T 1 ∩ T 2| |T 1 | (2.1) 8 [...]... vào việc khai phá tri thức song ngữ và ứng dụng trong dịch máy Chúng tôi đã đề xuất một số phương pháp để xây dựng ngữ liệu song ngữ cho dịch máy thống kê, đưa ra một số cải tiến mô hình IBM để gióng hàng từ cho dịch máy thống kê và xác định cụm từ song ngữ cho dịch máy thống kê Trong 4 chương của luận án, ngoài Chương 1 trình bày tổng quan về các vấn đề nghiên cứu trong luận án; nội dung và kết quả... phương pháp rút trích cụm từ song ngữ từ ngữ liệu song ngữ Các cụm từ song ngữ này được ứng dụng vào việc tăng chất lượng dịch máy thống kê Phương pháp chúng tôi đề xuất bao gồm ba bước Trước hết, chúng tôi sẽ sử dụng tập các mẫu cú pháp ở một ngôn ngữ để phát hiện cụm từ nguồn Sau đó, chúng tôi tìm bản dịch của cụm từ nguồn sử dụng mô hình gióng hàng từ ràng buộc Cuối cùng, các cụm từ song ngữ với... cụm từ song ngữ nếu cụm từ nguồn pe và cụm từ đích pv là bản dịch của nhau, tức là, không có bổ sung từ trong cụm từ đích mà không thể tìm thấy từ tương ứng trong cụm từ nguồn và ngược lại Cho ngữ liệu C = {(f(l) , e(l) )} chứa các câu song ngữ Anh - Việt Trong đó, 1 ≤ l ≤ N và N là kích thước của ngữ liệu Bài toán đặt ra ở đây là tìm và rút trích các cụm từ song ngữ trong ngữ liệu C 4.2 Phương pháp... chương chính là 2, 3 và 4 Các đóng góp chính của luận án có thể được tóm tắt như sau: • Thứ nhất, chúng tôi đã đề xuất một số phương pháp để xây dựng ngữ liệu song ngữ cho dịch máy thống kê Cụ thể, chúng tôi khai thác từ hai nguồn: Web và sách điện tử song ngữ Đối với nguồn từ Web, chúng tôi rút trích các văn bản song ngữ từ các trang web song ngữ Anh - Việt; đưa ra hai phương pháp thiết kế các đặc... đo precision và recall 2.4 Kết luận chương Chúng tôi đã trình bày các nội dung, kết quả nghiên cứu về xây dựng ngữ liệu song ngữ cho SMT Trong nghiên cứu của chúng tôi, ngữ liệu song ngữ được khai thác từ Web và sách điện tử song ngữ Các kết quả đạt được cho thấy, chúng tôi có thể đạt được ngữ liệu song ngữ Anh - Việt đủ để xây dựng một hệ thống SMT thông qua việc khai thác ngữ liệu song ngữ từ hai nguồn... dịch cụm từ, như thể hiện trong công thức (4.4) P r(pv|pe) = min(P r(pv|pe), P r(pe|pv)) 4.3 (4.4) Tích hợp cụm từ song ngữ vào dịch máy Chúng tôi tích hợp các cụm từ song ngữ sau khi được rút trích từ ngữ liệu vào hệ thống SMT Anh - Việt theo hai cách: (i) xây dựng thêm một bảng cụm từ từ các 1 N là kích thước của ngữ liệu 20 cụm từ song ngữ được rút trích tự động và (ii) sử dụng các cụm từ song ngữ. .. cụm từ song ngữ Bằng cách sử dụng các mẫu cú pháp ở một phía và áp dụng mô hình gióng hàng từ ràng buộc để tìm bản dịch của cụm từ nguồn, chúng tôi có thể rút trích nhiều cụm từ song ngữ hơn Các kết quả thu được đã cho thấy hiệu quả của đề xuất này Khi tích hợp các cụm từ song ngữ được rút trích tự động vào hệ thống SMT, chất lượng dịch đã cải thiện đáng kể 22 Kết luận Luận án chúng tôi tập trung vào... (từ các cụm từ song ngữ được rút trích tự động) Ngoài ra, kết hợp giữa hai phương pháp đạt được kết quả cao hơn với điểm BLEU tăng 0,53 4.5 Kết luận chương Chúng tôi đã trình bày phương pháp dựa trên cách tiếp cận lai để rút trích cụm từ song ngữ từ ngữ liệu song ngữ Anh - Việt và ứng dụng cho SMT Phương pháp của chúng tôi kết hợp giữa các mẫu cú pháp được xác định trước và xác suất dịch cụm từ để... gồm 1.000 cặp câu được sử dụng để đánh giá chất lượng dịch theo độ đo BLEU 4.4.2.2 Kết quả thực nghiệm Chúng tôi tích hợp các cụm từ song ngữ được rút trích tự động từ hai tập ngữ liệu: 100.000 và 200.000 câu song ngữ vào hệ thống SMT Anh - Việt Chất lượng dịch tăng tương ứng là 0,35 và 0,41 điểm BLEU khi thêm cụm từ vào dữ liệu huấn luyện (sau đó huấn luyện lại mô hình dịch) và xây dựng thêm một bảng... từ song ngữ Phương pháp của chúng tôi mở rộng ý tưởng của Vogel về gióng hàng từ ràng buộc Trong phần này, chúng tôi sẽ trình bày chi tiết ba bước chính để rút trích các cụm từ song ngữ như sau: (i) xác định cụm từ, (ii) tìm cụm từ đích và (iii) rút trích cụm từ song ngữ 18 4.2.1 Xác định cụm Chúng tôi sử dụng các mẫu cú pháp được xác định trước để phát hiện và rút trích các cụm từ song ngữ từ ngữ . cụm từ song ngữ cho dịch máy thống kê. 2 Chương 1 Tổng quan 1.1 Khai phá tri thức song ngữ Nhiệm vụ của khai phá tri thức song ngữ là tự động tìm ra các thành phần có ngữ nghĩa tương ứng trong. ngữ khác nhau. Tri thức song ngữ gồm nhiều khía cạnh: song ngữ về từ, song ngữ về cụm từ, song ngữ về cấu trúc, vv. 1.1.1 Xây dựng ngữ liệu song ngữ Ngữ liệu song ngữ là tập hợp các văn bản song. LÊ QUANG HÙNG KHAI PHÁ TRI THỨC SONG NGỮ VÀ ỨNG DỤNG TRONG DỊCH MÁY Chuyên ngành: Khoa học máy tính Mã số: 62 48 01 01 TÓM TẮT LUẬN ÁN TIẾN SĨ CÔNG NGHỆ THÔNG